Examinar un modelo usando el Visor de redes neuronales de Microsoft

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Se aplica a: SQL Server 2019 y versiones anteriores de Analysis Services Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium

Importante

La minería de datos estaba en desuso en SQL Server 2017 Analysis Services y ahora se ha interrumpido en SQL Server 2022 Analysis Services. La documentación no se actualiza para las características en desuso e interrumpidas. Para más información, consulte Compatibilidad con versiones anteriores de Analysis Services.

El Visor de redes neuronales de Microsoft en Microsoft SQL Server SQL Server Analysis Services muestra los modelos de minería de datos creados con el algoritmo de red neuronal de Microsoft. El algoritmo de red neuronal de Microsoft crea modelos de minería de datos de clasificación y regresión que pueden analizar varias entradas y salidas, y es muy útil para análisis y exploración abiertos. Para obtener más información acerca de este algoritmo, vea Microsoft Neural Network Algorithm.

Al explorar un modelo mediante el Visor de redes neuronales de Microsoft, normalmente elige algún atributo y estado de destino y, a continuación, usa el visor para ver cómo afectan los atributos de entrada al resultado.

Por ejemplo, suponga que conoce estos hechos sobre una clase de clientes potenciales:

  • Mediana edad (40 a 50 años).

  • Tiene casa en propiedad.

  • Tiene dos hijos que todavía viven en casa.

¿Cómo puede correlacionar estos atributos con la probabilidad de que el cliente haga una compra?

Mediante la construcción de un modelo de red neuronal que use los hábitos de compra como resultado de destino, puede explorar diversas combinaciones de atributos del cliente, tales como ingresos altos, y descubrir qué combinación de atributos es más probable que influya en los hábitos de compra. Por ejemplo, puede que descubra que el factor determinante es la distancia entre su domicilio y el trabajo.

Si necesita ver más información detallada, como las ecuaciones que representan cada patrón detectado, puede cambiar las vistas y usar el visor de árbol de contenido genérico de Microsoft. Para obtener más información, vea Examinar un modelo mediante el Visor de árbol de contenido genérico de Microsoft o el Visor de árbol de contenido genérico de Microsoft (minería de datos).

Fichas del visor

Al examinar un modelo de minería de datos en SQL Server Analysis Services, el modelo se muestra en la pestaña Visor de modelos de minería de datos de Designer en el visor adecuado para el modelo. El Visor de redes neuronales de Microsoft proporciona las siguientes pestañas para su uso en la exploración de modelos de minería de datos de red neuronal:

Entradas

Use la pestaña Entradas para elegir los atributos y los valores que usará el modelo como entradas. De forma predeterminada, el visor se abre con todos los atributos incluidos. En esta vista predeterminada, el modelo elige qué valores de los atributos son los más importantes que se van a mostrar.

Para seleccionar un atributo de entrada, haga clic en la columna Atributo de la cuadrícula Entrada y, después, seleccione un atributo de la lista desplegable. (En la lista solo están incluidos los atributos presentes en el modelo).

El primer valor distinto aparece en la columna Valor . Si hace clic en el valor predeterminado aparece una lista que contiene los posibles estados del atributo asociado. Puede seleccionar el estado que desea investigar. Puede seleccionar tantos atributos como desee.

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Salidas

Use la pestaña Salidas para elegir el atributo de resultados que se debe investigar. Puede elegir dos estados resultantes cualesquiera para compararlos, suponiendo que las columnas se definieron como atributos de predicción cuando se creó el modelo.

Use la lista Atributo de salida para seleccionar un atributo. Después puede seleccionar dos estados asociados con el atributo en las listas Valor 1 y Valor 2 . Estos dos estados del atributo de salida se compararán en el panel Variables .

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Variables

La cuadrícula de la pestaña Variables contiene las columnas siguientes: Atributo, Valor, Favorece [valor 1]y Favorece [valor 2]. De forma predeterminada, las columnas se ordenan por la intensidad de Favorece [valor 1]. Si hace clic en un encabezado de columna, cambia el orden de la columna seleccionada.

Una barra a la derecha del atributo muestra el estado del atributo de entrada que el estado del atributo de salida favorece. El tamaño de la barra muestra la intensidad con la que el estado de salida favorece al estado de entrada.

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Consulte también

Microsoft Neural Network Algorithm
Tareas y procedimientos del Visor de modelos de minería de datos
Tareas y procedimientos del Visor de modelos de minería de datos
Herramientas de minería de datos
Visores de modelos de minería de datos